svm

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    我想用python和SVM做一些分类任务。 从收集的数据中提取每个类的特征向量并创建一个训练集。特征向量具有n维(39或更多)。所以,说2类我有一组39-d的特征向量和类标签的对应于特征的每个条目vector.Currently,我使​​用mlpy和做这样一个数组: import numpy as np import mlpy svm=mlpy.Svm('gaussian') #tried

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    我试图在Weka中使用带有RBFKernel的SMO分类器训练一组〜30,000个实例。我正在使用网格搜索来查找参数C和伽玛的最佳值。下面是我的配置: weka.classifiers.meta.GridSearch -E ACC -y-property classifier.kernel.gamma -y-min -10.0 -y-max 5.0 -y-step 1.0 -y-base 10.0

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    我已经在Python中使用scikits.learn训练了一堆RBF SVM,然后对结果进行了Pickled。这些是用于图像处理任务的,我想做的一件事是测试每个分类器在一些测试图像的每个像素上运行。也就是说,从以像素(i,j)为中心的窗口中提取特征向量,运行该特征向量上的每个分类器,然后移动到下一个像素并重复。这对于Python来说太慢了。 澄清:当我说“这太慢了......”我的意思是即使是sc

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    我正在使用SVM-light。我想用示例相关成本来培训我的模型。 虽然在首页上(SVM-light)它说“可以用成本模型和示例相关成本来训练SVM”,但我无法弄清楚它是如何实现的。 有人可以解释如何使用SVM-light的这个特性,或者将我指向解释如何做到这一点的任何文档? 编辑:我想我可以在我的示例文件中指定“成本”。因此,我的示例文件中的每一行都变得如下所示: < line>。=。 <目标>成

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    我正在尝试使用svm分类器来开发垃圾邮件检测器应用程序。 但我无法找到任何输入数据。任何人都可以请建议我应该采取什么样的输入数据,从哪里可以找到它。我尝试谷歌,但没有找到令人满意的答案

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    我是matlab新手,不知道如何使用libsvm。是否有示例代码用SVM对某些数据(具有2个特征)进行分类,然后将结果可视化?内核(RBF,Polynomial和Sigmoid)如何? 我看到LIBSVM包自述文件,但我不能让一个头或它的尾巴请你给在MATLAB像使用支持向量机(SVM)2类分类的例子: Attribute_1 Attribute_2 Class 170 66 -1 1

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    我有一套我已经获得并希望使用SVM进行分类的面部特征。我打算使用libsvm包并使用MATLAB进行培训。我已经通过观看斯坦福大学讲座阅读了SVM。但我不知道如何使用libsvm开始..需要一些指导...

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    所以我有一个矩阵与我的样本图像(全部变成矢量),它是通过PCA/LDA运行的,并且是一个表示每个图像属于哪一类的向量。现在我想使用OpenCV SVM类来训练我的SVM(我正在使用Python,OpenCV 2.3.1)。但是我有一个定义的参数有问题: test = cv2.SVM() test.train(trainData, responses, ????) 我被困在如何定义SVM(线性

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    有人可以举一个SVM的例子吗?特别是如何从训练集中获得w和b? 我试图在互联网上搜索,但它只给了我大量的抽象数学。 因为我不擅长它,所以任何人都可以给我一个SVM的例子,并在一个非常详细的例子吗? 非常感谢。

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    2年前我使用了NLTK分类器。现在我想学习使用橙色SVM进行文本分类。橙色教程中的SVM示例是iris.tab: sepal length sepal width petal length petal width iris c c c c d class 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 如果我